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多 Agent 协同巡检军团

AI Agent 更新于 2026.08.30

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请根据 https://skillhub.cn/install/skillhub.md，安装 @user_f12a44b7/cnbll-clawhong-skill-openclaw-multi-agent。

技能介绍

要解决的问题

多个 OpenClaw 实例各自能跑，但一旦同时承担任务派发、状态回报、故障恢复和权限治理，很容易变成散落的消息、脚本和 cron。直接写 shell 轮询可能在 /tmp 丢失、sleep 超时或无人告警；管理员 inbox 会被心跳、讨论、任务回报淹没；任务超时后也缺少稳定的改派路径。

工作方式

该技能把多 Agent 协同拆成三层：

  • 通信层：memory-store 云函数保存 messages、会话和 inbox 任务，管理员通过 /inbox/send 派活，工人通过 PATCH /inbox/:id 回报 processing、done 等状态。
  • 数据层：crud-api 云函数承载工作流、技能注册表、任务记录等结构化数据，适合查询、索引和状态机，不把复杂数据塞进 inbox。
  • 治理层：用 OpenClaw 或系统 cron 做轮询，避免自定义 shell 循环；再叠加智能派活、工作流引擎、故障自愈、三桶消息路由和 L0-L3 访客认证。

关键步骤通常包括：工人先报到、管理员下发入职包、配置轮询、验证 cron、登记工号与花名、完成测试任务并入库。运行后，系统可按 SKILL_REGISTRY 和关键词映射选择工人，超时任务按决策矩阵改派或告警，副总裁角色可处理 inbox 清理、CNB issue/PR 和 dashboard 监控。

适用边界

它假设环境已有 CloudBase、Node.js 18+ 和 OpenClaw 实例，且管理员能部署云函数。工人权限应限制在自己的 inbox，SSH、基础设施和明文密钥不应交给工人。长期运行时要注意 messages 清理、cron 去重、CNB 凭证配置，以及前端、云函数和监控三处花名同步。

使用场景

  • 管理员要把一批 issue 派给不同 OpenClaw 工人，并跟踪 `pending`、`processing`、`done` 状态。
  • 多个 OpenClaw 实例需要共享 inbox、群聊消息和访客认证，避免任务与讨论散落。
  • 任务超时后需要按规则改派到次优工人，并在 30 分钟去重窗口内避免告警风暴。
  • 新人 OpenClaw 工人需要完成报到、配置 `cron` 轮询、执行测试任务并登记工号花名。

适合人员

  • 管理多个 OpenClaw 实例的 Agent 平台工程师，诉求是不用为每个工人单独维护轮询脚本。
  • 负责军团任务调度的管理员，诉求是要能统一派活、查收件箱、审查状态。
  • 部署 CloudBase 云函数和前端 dashboard 的运维开发，诉求是要让 inbox、crud-api、monitor 协同跑通。
  • 维护 CNB issue、PR 与心跳监控的仓库管理员，诉求是把工人代码产出纳入审查和合并流程。